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随机性对光伏发电光电转化率的影响

2012-09-28刘圣君

赤峰学院学报·自然科学版 2012年23期
关键词:转换率随机性转化率

刘圣君,丰 海

(厦门城市职业学院,福建 厦门 361008)

1 引言

随着煤、石油、天然气等常规能源的日益枯竭和气候变化等环境压力的日益增大,人们将目光转向了能为我们提供清洁能源的太阳.诺贝尔奖得主Smalley在华盛顿召开的一次学术会议上列出了在今后的50年中人类面临最大的十个问题,其中能源和环境问题都在里面,并且能源问题居于榜首[1]8.占地球总能量99%以上的太阳能,可以说是取之不尽,用之不竭,而且更重要的是其洁净无污,因而日益成为绿色能源的首选[2]1,[3]4.欧美等发达国家在90年代初就大力发展光伏产业,日本在今年的福岛核电站事故后,更是大力应用太阳能光伏发电.我国在十二五规划中也强调了大力发展光伏产业,推广应用太阳能光伏发电.

太阳能光伏发电的原理简单地说就是在光照下,具有特殊电性能的n型半导体和p型半导体内能产生自由移动的电荷并形成内电场,这些自由电荷在内电场的作用下定向移动并积累,从而在其两端形成稳定的电动势,将其两端闭合便产生电流.太阳能光伏发电的基本流程如下:

由太阳能电池阵列出来的是直流电,若负载是交流设备,我们需用逆变器把直流电转换为交流电,若发的电用不完,我们用蓄电池把多余的电能储存起来供阴雨天使用.其中的中央控制器是用来控制对蓄电池的充放电和逆变的控制,为了防止过充或过放电进而保护蓄电池.然而,如何提高太阳能光伏发电的光电转换率一直是业界科学家们研究的重要课题.影响太阳能光伏发电的光电转换率的因素有很多,太阳能电池板制作的工艺和材料等光伏系统内在的问题,以及光伏发电厂所处的纬度,光伏组件的安装倾角,环境的温度、湿度、季节的变化、阴晴度等都对光电转换率有重要的影响.本文通过一个具体的模型,阐述了光伏发电系统内部及外部一些环境的随机性对太阳能光伏发电的光电转换率的影响,并给出具体算法的程序和计算结果.

2 模型和算法

我们的模型把影响光伏发电系统光电转化率的因素分为两大类,光伏发电系统内部的随机性和外部环境的随机性.由于温度和湿度等因素的变化会影响光伏发电系统的光电转化率,其变化对光电转化率的影响有一定的延迟性,因此,在我们的模型引中引入了两个时间延迟,分别是湿度和温度变化的延迟时间.模型的方程式如下:

其中,x(t)是照射到光伏组件上的太阳辐射能量;s(t)是通过逆变器输出的电流;在光电转化过程中考虑到两个延迟时间 τ1和 τ2,τ1和 τ2分别是湿度和温度变化的延迟时间.ξ是各种环境因素相互作用的强度;D 1是温度和湿度等环境因素对光电转化效率的影响;D 2是系统内部因素对光电转化效率的影响,通过影响材料对太阳光的吸收能力和电荷载流子的迁移率来影响光电转化率,t是时间,A,B,C是常数.

模拟计算的算法程序如下:

计算结果如下图:

图1 光伏系统外部的随机性对功率的影响

图2 光伏系统内部的随机性对功率的影响

图1和图2分别表明了光伏系统外部的随机因素和内部的随机性对光电转换率的影响.由图可知,温度和湿度对光伏系统光电转换率的影响相对较大,光伏系统外部的随机性对光电转化率的影响是主要的.因为在不同温度下,光伏电池的禁带宽度、开路电压、输出功率和效率的变化都不同,对于晶体硅材料而言,半导体硅的能带结构和能隙宽度与硅的原子间距有关,当温度升高时,半导体原子平均动能增加,因而,电子被激发到导带所需的能量减少.但光伏系统内部的随机性也不能忽略,当随机因数调整到合适时,可以得到较大的功率.因此我们可以通过各种物理掺杂来影响光伏系统内部的随机性,进而改善材料对太阳光的吸收能力和电荷载流子的迁移率,最终提高光电转化率.此外,还要考虑到电池板制作的工艺和材料等问题导致电池板内部存在漏电,如电池板表面有污点而产生的沿着电池边缘的表面漏电流;沿着位错微观裂纹和晶体缺陷等形成的细小桥路而产生的漏电流等.我们可以从热力学观点来分析光伏系统内部的随机性以及环境等因素对光电转化率的影响,光电转换中电子从低能带跃迁到高能带,要满足两个条件:一是入射光子的能量要大于材料的禁带宽度;二是入射光子的能量中所含的有效能要大于电子跃迁所需的有效能.

3 小结

本文建立了一个具体的模型来描述光伏发电的光电转换率,此模型把影响光电转换率的随机因素分为两类,光伏系统内部的随机因素和周围环境的随机因素.并考虑了温度和湿度变化影响光电转换率的延迟性,引入了两个时间延迟.此外,还考虑了各种随机因素的相互作用.本文给出了具体的随机模拟算法的程序,最后得出了影响光电转化率的定性和定量的结果.温度和湿度对光伏系统光电转换率的影响相对较大,光伏系统内部的随机性对光电转化率的影响也是不能忽略的.我们考虑随机性时只是很粗略地划分,若能把光伏系统内部的随机性进一步细化,通过调整各个影响因子的大小,则能为提高光电转化率奠定一个坚实的理论基础.此模型和算法经进一步修正还可应用于更多实际的随机系统.

〔1〕MichaelGratzel.Chemistry Letters[J].2005(34):8-20.

〔2〕Hang Chun hui,Li Fu you,Huang Yan yi.Ultrathin Films for Optics and Electronics[M].Beijing:Peking University Press,2001.

〔3〕LeiYongquan.New EnergyMaterials[M].Tianjin:Tian jin University Press,2000.

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